主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 GhostNet | 从廉价的操作中生成更多的特征图

1. 简介

近年来，深度卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测等领域取得了巨大进展。然而，随着模型复杂度的不断提升，模型训练和部署所需的计算资源也呈指数级增长，这对于资源受限的设备和平台带来了挑战。

为了解决这个问题，GhostNet 应运而生。GhostNet 是一种轻量级的卷积神经网络架构，它通过引入“Ghost Module”来从廉价的操作中生成更多的特征图，以提高模型的性能和效率。

本文将介绍将 GhostNet 作为主干网络替换 YOLOv5/v7 中原有骨干网络的方案，并探讨 GhostNet 的架构设计和原理。

2. 原理详解

GhostNet 的核心思想是通过引入“Ghost Module”来从廉价的操作中生成更多的特征图。Ghost Module 由两个部分组成：

Cheap Operation: Ghost Module 的第一部分是一个廉价的操作，例如深度卷积（Depthwise Convolution）或分组卷积（Grouped Convolution）。这些廉价的操作可以显著减少模型的参数量和计算量。
Feature Expansion: Ghost Module 的第二部分是一个特征扩展操作，例如 1x1 卷积（1x1 Convolution）或全局平均池化（Global Average Pooling）。该操作可以将廉价操作生成的特征图扩展为更多的特征图，以提高模型的表达能力。

GhostNet 通过将多个 Ghost Module 堆叠在一起，可以有效地提高模型的性能和效率。

3. 应用场景解释

将 GhostNet 作为主干网络替换 YOLOv5/v7 中原有骨干网络具有以下优势：

提高模型轻量化: GhostNet 的轻量化特性可以显著降低模型的计算量和参数量，使其更易于部署在资源受限的设备和平台上。
提升模型精度: GhostNet 在保持轻量化的同时，也能保持甚至提升模型的精度。
扩展模型应用场景: GhostNet 的高效性使其能够应用于更广泛的场景，例如移动设备、嵌入式系统、物联网等。

4. 算法实现

将 GhostNet 作为主干网络替换 YOLOv5/v7 中原有骨干网络的具体步骤如下：

选择 GhostNet 架构: 根据需求选择合适的 GhostNet 架构，例如 GhostNet-B0、GhostNet-B1、GhostNet-B2 等。
修改 YOLOv5/v7 代码: 修改 YOLOv5/v7 代码，将原有的骨干网络替换为 GhostNet 架构。
训练模型: 训练模型并评估其性能。

5. 完整代码实现

import tensorflow as tf
from ppcv.modeling import backbones

def yolo_v5_ghostnet(num_classes=80):
    inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(640, 640, 3))

    # GhostNet backbone
    x = _ghostnet_block(x, 16, 3, 1, name='ghostnet_1')
    x = _ghostnet_block(x, 32, 3, 2, name='ghostnet_2')
    x = _ghostnet_block(x, 64, 3, 2, name='ghostnet_3')
    x = _ghostnet_block(x, 128, 3, 2, name='ghostnet_4')

    # CSPNet neck
    p5 = _cspnet_block(x, 256)
    down = _downsample(p5)
    p4 = _cspnet_block(down, 128)
    down = _downsample(p4)
    p3 = _cspnet_block(down, 64)

    # Head
    yolo_1 = _yolo_head(p5, 512, [13, 26], num_classes=num_classes)
    yolo_2 = _yolo_head(p4, 256, [10, 19, 37], num_classes=num_classes)
    yolo_3 = _yolo_head(p3, 128, [8, 16, 32], num_classes=num_classes)

    return Model(inputs=inputs, outputs=[yolo_1

# ... (Rest of the code for CSPNet neck and YOLO head remains the same as in the previous explanation)

    return Model(inputs=inputs, outputs=[yolo_1, yolo_2, yolo_3])

# ... (Other model components and training code) ...

import tensorflow as tf
from ppcv.modeling import backbones


def _ghostnet_block(x, filters, kernel_size, stride, name):
    """GhostNet block."""

    cheap_feature = tf.keras.layers.Conv2D(
        filters=filters,
        kernel_size=kernel_size,
        strides=stride,
        padding='same',
        use_bias=False,
        name=name + '_cheap_feature'
    )(x)

    cheap_feature = tf.keras.layers.BatchNormalization(name=name + '_cheap_feature_bn')(cheap_feature)
    cheap_feature = tf.keras.layers.ReLU(name=name + '_cheap_feature_relu')(cheap_feature)

    feature_expansion = tf.keras.layers.Conv2D(
        filters=filters,
        kernel_size=1,
        strides=1,
        padding='same',
        use_bias=False,
        name=name + '_feature_expansion'
    )(cheap_feature)

    feature_expansion = tf.keras.layers.BatchNormalization(name=name + '_feature_expansion_bn')(feature_expansion)
    feature_expansion = tf.keras.layers.ReLU(name=name + '_feature_expansion_relu')(feature_expansion)

    output = tf.keras.layers.Concatenate()([x, feature_expansion])
    return output


def _cspnet_block(x, filters, name):
    """CSPNet block."""

    down_channel = int(filters // 2)
    up_channel = filters - down_channel

    down = tf.keras.layers.Conv2D(
        filters=down_channel,
        kernel_size=3,
        strides=1,
        padding='same',
        use_bias=False,
        name=name + '_down'
    )(x)

    down = tf.keras.layers.BatchNormalization(name=name + '_down_bn')(down)
    down = tf.keras.layers.ReLU(name=name + '_down_relu')(down)

    down_channel_shortcut = down

    down = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2), padding='same')(down)

    residual = _ghostnet_block(
        down, filters=down_channel, kernel_size=3, stride=1, name=name + '_residual'
    )

    up = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(
        filters=up_channel,
        kernel_size=3,
        strides=2,
        padding='same',
        use_bias=False,
        name=name + '_up'
    )(residual)

    up = tf.keras.layers.BatchNormalization(name=name + '_up_bn')(up)
    up = tf.keras.layers.ReLU(name=name + '_up_relu')(up)

    output = tf.keras.layers.Concatenate()([up, down_channel_shortcut])
    return output


def _downsample(x):
    """Downsample layer."""

    down = tf.keras.layers.Conv2D(
        filters=256,
        kernel_size=3,
        strides=2,
        padding='same',
        use_bias=False,
        name='downsample'
    )(x)

    down = tf.keras.layers.BatchNormalization(name='downsample_bn')(down)
    down = tf.keras.layers.ReLU(name='downsample_relu')(down)

    return down


def _yolo_head(x, filters, anchors, num_classes):
    """YOLO head."""

    output = tf.keras.layers.Conv2D(
        filters=filters,
        kernel_size=3,
        strides=1,
        padding='same',
        use_bias=False,
        name='yolo_head'
    )(x)

    output = tf.keras.layers.BatchNormalization(name='yolo_head_bn')(output)
    output = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1, name='yolo_head_leaky_relu')(output)

    return tf.keras.layers.Conv2D(
        filters=num_classes * 5,
        kernel_size=1,
        strides=1,
        padding='same',
        name='yolo_out'